安全かつ効率的な旅客運航を実現することを目的として，パイロットにリアルタイムな支援情報を提供する技術の開発に取り組んだ．航空旅客輸送量は，今後20年間で2009年比2.7倍に拡大すると予想されており，運航の効率化および安全化は世界的に対応すべき課題となっている．効率化および安全化の両面に影響が大きいとされている要素として，気象現象である乱気流が挙げられる．現在の気象予測では，上空で発生する乱気流を高精度に予測することは出来ないため，やむを得ず航空機は乱気流に遭遇し，その結果が事故に繋がることも報告されている．
そこで，気象予測モデルの出力である大量のデータから，乱気流を予測するための予測モデルを新たに構築し，さらに現実の情報である航空機自体の観測値をリアルタイムに融合することで，高精度かつ高速な予測手法を提案している．本年度は，気象予測情報の不確実性を表現するためにマルチセンターグランドアンサンブルデータと上空を飛行する航空機のフライトデータを組み合わせたリアルタイム風況予測システムの開発を実施した．本手法を実際の複数の航空機のフライト事例に対して，適用し手法の有用性の検証を行った．その結果，提案手法によって上空のジェット気流の位置や強さが，既存手法に比べて優れた予測が行えることを確認した．また，本手法により，航空機がフライトする際にリアルタイムに気象情報が更新され改善することを確認した．さらに現在は，本提案手法の情報を用いて航空機の飛行経路の最適化を同時に実施し，パイロットや管制官の意思決定を支援するアルゴリズムの構築を行っている．